AI量化交易

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导语

AI量化是未来趋势，金融机构对量化方向的人才求贤若渴，存在大量的人才缺失。对于金融知识一片空白的小白来说，难以听懂量化中专业的术语。因此，BigQuant整理了一套适合金融小白的培训课程，精心挑选量化中所需要具备的金融基础知识，为大家打开金融世界的一扇门。点击下方的视接来学习吧

视频

更多的知识需要个人不断地积累和沉淀，有什么不懂的就来问小Q吧！

AI量化基础入门

Python基础

[https://bigquant.com/codeshare/2ccac197-839e-46bf

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量化交易规模突破万亿大关

国内量化交易规模快速发展，今年量化基金已突破万亿大关，并且量化私募的整体业绩十分亮眼，过去5年一线量化私募的超额收益基本在20%~30%，量化交易的占比已达到20%～30%（BigQuant开第一期培训的时候是个位数），可见量化的发展迅猛，未来也会以更快地速度占领交易市场。无论是自己投资需要还是进入量化领域学习量化都是不错的选择。

关于AI量化投资训练营

BigQuant今年的培训比往年来的晚一些，在大家的日益催促下2021AI量第四期化投资训练营正式开班了！今年的课程中新增了DeepAlpha、高频因子、T0策略、transformer和图神

【重要】请添加客服小Q企业微信（点击添加）。 添加小Q之后，可申请加入：AI量化投资交流群

【必看】请点击查看👉：[BigQuant入门视频课程](https://bigquant.com/college/courses/course-v1:public+training_camp0830+2023-08-30/courseware/09ad5103109641a78916d842be559954/d

因子篇

因子构建

另类标签推荐

追涨策略的关键因子如何选择

基于财务数据构建策略

结合欧奈尔的RPS指标开发策略

OneHot编码作为特征因子输入模型

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分享一些量化交易相关的常识信息。

五因子模型公式及应用

五因子模型是哪五个因子

**[多因子选股模型及优缺点](https://bigquant.com/wiki/doc/5asa5zug5a2q6ycj6ikh5qih5z6l5zcn6kn6ke

**概念定义：**一种使用高级数学模型、统计分析和计算机算法进行交易决策的方法。

**应用范围：**一般包括股票、期货、外汇和衍生品等金融市场；

**主要原理：**依赖于金融市场中的价格、交易量、经济指标等大量历史和实时数据，用以识别市场趋势、估值、波动性等关键因素；使用复杂的数学（包括统计学、概率论、机器学）模型来分析数据和预测市场行为，并通过计算机算法预设的规则和模型自动执行交易。（文末含量化核心资源）

核心工具

数据分析

历史数据分析：通过分析历史价格、成交量等数据来预测市场趋势。

实时市场数据：收集实时交易数据，对市场

AI量化指标的选择和排序取决于特定的投资策略、市场条件和数据可用性。

以下是30个常见的AI量化指标，按照一般在量化分析中的重要性排序：

1. 收益率（Return）
2. 夏普比率（Sharpe Ratio）
3. [波动率](https://bigquant.com/wiki/doc/5roi5y

AI量化重要指标包括：

ADX（平均方向性指数）；布林带（Bollinger Bands，简称BBANDS）；MACD（Moving Average Convergence Divergence）；

CCI（商品渠道指数）；阿隆上行（Aroon Up）和阿隆下行（Aroon Down）；ATR指标；指数移动平均值；MFI；MOM；

OBV；RSI；SAR；简单移动平均值；STOCH (KDJ) ；TRIX；WILLR；加权移动平均值；

AI量化选股利用AI的强大数据处理和分析能力，旨在寻找那些被市场低估但具有增长潜力的投资机会。

[BigQuant](https://bigquant

导语

在上一篇文章中，大家对新建一个AI可视化模板策略有了初步的认识，但看到策略中众多的模块与看似复杂的连线心中不免存在疑惑，没关系，本篇文章中，我们就来为大家完整介绍一个AI量化策略的组成结构以及涉及的基本概念，希望可以帮助大家对AI量化策略建立一个全面初步的认识。

基本概念

概念介绍

在认识一个人工智能量化投资策略之前，我们首先来了解几个基本概念：人工智能 、 量化投资和机器学习，大家可以通过快速浏览下面这两篇文章，对前两个概念进行初步了解。

• 什么是人工智能？

在AI量化开发中，技术和方法的重要性可能会根据应用场景和策略的具体需求而有所不同。以下列举一些在AI量化领域普遍认为重要的技术和方法。

1. 线性回归 (Linear Regression)
2. 逻辑回归 (Logistic Regression)
3. 决策树 (Decision Trees)
4. 随机森林 (Random Forests)
5. 梯度提升机 (Gradient Boosting Machines, 如 XGBoost)
6. 支持向量机 (Support Vector Machines)
7. **神经网

AI量化领域结合了人工智能（AI）、机器学习（ML）以及量化金融的技术和方法。这一领域的目标是使用算法和计算模型来分析大量金融数据，从而做出投资决策或提高交易效率。

一些在AI量化领域重要技术和方法，以及在金融领域的应用：

1. 机器学习算法：机器学习算法是AI量化领域的核心。它们包括监督学习、非监督学习和强化学习。
   • 监督学习，如支持向量机（SVM）、神经网络、决策树等，用于预测或分类任务，如股价预测、信用评分。
   • 非监督学习，如聚类、主成分分析（PCA）等，用于发现数据中的模式和关系，如市场细分、异常检测。
   • 强化学习，如Q学习

AI量化策略的训练时间影响模型的结果，导致在调试的过程中拿不准该如何思考和选择训练时间，我们从以下三个方面探讨训练时间该如何选择?

#训练时间对模型的影响

针对特定的一段回测时间作为验证集, 检验训练时间的变化是否让模型带来很大变化?

#策略设置

策略选择：新建的可视化AI模板策略

方式：手工滚动训练

时间对比：训练集长时间 (5-10年) VS 训练集 短时间 (1个月-3个月-6个月-1,2年)

其次，模型中因子的特征权重发生改变再然后是 ndcg的评价也发生了改变，但变化不明显。 普遍发现 无论怎么增加数据时间长短，NDCG的指标都没能超过0.6以上。说明大量的数据样本

根据探索：《AI量化策略训练时间如何选择？》策略模版回测报错，请问如何解决？

https://bigquant.com/wiki/doc/celve-shijian-YNns2TC2iH

https://bigquant.com/experimentshare/27ef0ad9e896409bb53ddea1a3a43170

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作者简介

梁北冥（dkl297836）,特许金融分析师（CFA）讲师，BigQuant优秀AI量化开发者。10+年A股二级市场交易经验，4+年量化策略研究及实战经验，7+年财经证书培训，擅长金融定量分析、财务报表分析、权益类产品投资等课程，曾在BigQuant为期4个月的DeepAlpha-DNN的模拟比赛中保持TOP2的排名。

视频讲解

https://www.bilibili.com/video/BV1as4y1H7hf/

PPT

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导语

在上一篇文章中，大家对新建一个AI可视化模板策略有了初步的认识，但看到策略中众多的模块与看似复杂的连线心中不免存在疑惑，没关系，本篇文章中，我们就来为大家完整介绍一个AI量化策略的组成结构以及涉及的基本概念，希望可以帮助大家对AI量化策略建立一个全面初步的认识。

基本概念

概念介绍

在认识一个人工智能量化投资策略之前，我们首先来了解几个基本概念：人工智能 、 量化投资和机器学习，大家可以通过快速浏览下面这两篇文章，对前两个概念进行初步了解。

• 什么是人工智能？
• **[什

年后，北京一个忠实用户问了几个问题，我整理了下，也方便持续交流。

他给我留言的问题如下：

1. 我们的策略回测时，用的模型有没有把验证集的数据学习了？
2. 滚动回测的效果远远不如常规的 可能原因时什么？
3. 短期交易，大户资金流比较重要，有什么帖子或者研报发我提供点思路？
4. 预测明天股票，一定要放在回测里，收通知吗？ 验证集最后一天也成最近一天交易日，可以预测吗？

这是他的原话，一个字没有修改，因为我怕理解有偏差。

回测是否学习验证集数据？

在机器学习算法中，我们把可以获得到的数据分为训练集，验证集和测试集，之所以这样划分，是因

导语

大部分初学AI-量化的同学做选股策略的做法都是简单粗暴将全市场的股票数据都放入模型训练， 然后企图训练出一个万能模型-图灵机， 寄希望于仅仅只通过暴力的数据挖掘，或者某些因子，就可以打造出一个适应于 任何行情的选股模型--圣杯。

但遗憾的是，A股市场中的数据噪音是很大的，不同的市场环境，不同的因子的选股效

问题

AI量化策略中如何选择合适的因子

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1J24y1f7mJ/?spm_id_from=333.999.0.0

PPT

{{membership}}

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作者：woshisilvio

AI量化策略的训练时间影响模型的结果，导致在调试的过程中拿不准该如何思考和选择训练时间，我们从以下三个方面探讨训练时间该如何选择？

训练时间对模型的影响

针对特定的一段回测时间作为验证集, 检验训练时间的变化是否让模型带来很大变化？

策略设置

策略选择：新建的可视化AI模板策略

方式：手工滚动训练

时间对比：训练集长时间 （5-10年） VS 训练集 短时间 （1个月-3个月-6个月-1,2年）

长时间训练检验

长时间训练： 2005年——2021年 ，每次增加1年的数据

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策略会简介

AI量化策略会是在AI量化投资训练营基础上的进阶版，结合AI量化投资训练营效果最佳。您将在AI量化策略会上学习到多种类型的实用性AI量化策略开发，从因子构建、策略模型调优到策略实盘等完整的策略实盘实践路径。还可以给我们投稿最想要听的内容，提前安排在下一期的AI量化策略会分享中。

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AI量化策略开发和实盘最佳实践

课程内容

1. 3+策略优化方法 2

什么是量化投资？

量化投资是指通过数量化模型建立科学投资体系，以获取稳定收益。 在海外的发展已有30多年的历史，其投资业绩稳定，市场规模和份额不断扩大、得到了越来越多投资者认可。在国内，量化投资不再是一个陌生的词汇，近几年得到了迅猛的发展。

提起量化投资，就不得不提量化投资的标杆——华尔街传奇人物詹姆斯·西蒙斯(James Simons)。视频地址：“横扫华尔街的数学家”

价值投资和 趋势投资（技术分析）是引领过去一个世纪的投资方法，随着计算机技术的发展，已有的投资方法

导语

AI量化是未来趋势，金融机构对量化方向的人才求贤若渴，存在大量的人才缺失。对于金融知识一片空白的小白来说，难以听懂量化中专业的术语。因此，BigQuant整理了一套适合金融小白的培训课程，精心挑选量化中所需要具备的金融基础知识，为大家打开金融世界的一扇门。点击下方的视接来学习吧

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更多的知识需要个人不断地积累和沉淀，有什么不懂的就来问小Q吧！（完整视频前往b站看，总共有26个视